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Cosa sono le reti neurali ricorrenti RNN? Un'introduzione alle reti neurali ricorrenti

Nei precedenti articoli abbiamo parlato molto di deep learning, reti neurali e tipi di esse, ma oggi in questo articolo spiegheremo nel dettaglio RNN un tipo di rete neurale della famiglia del deep learning.


Cosa sono le reti neurali ricorrenti RNN? Un'introduzione alle reti neurali ricorrenti
Cosa sono le reti neurali ricorrenti RNN? Un'introduzione alle reti neurali ricorrenti


Prerequisiti :

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Cos'è una rete neurale?

Una rete neurale è una serie di algoritmi che tenta di riconoscere le relazioni sottostanti in un insieme di dati attraverso un processo che imita il modo in cui opera il cervello umano . le reti neurali si riferiscono a sistemi di neuroni .


la rete neurale è anche un insieme di neuroni organizzati . Queste reti neurali hanno molti strati tra gli strati di input e output che e gli strati tra di loro sono nascosti.


Cos'è un neurone?

Un neurone è una funzione matematica ogni neurone riceve un input ed elabora l'informazione particolare e restituisce l'output.

Cos'è un neurone?
Cos'è un neurone?

dove x1,x2,x3 sono input e w1,w2,w3 sono i loro pesi e li ranghiamo in un neurone e y è l'output dato dal neurone.


Che cos'è una rete neurale ricorrente (RNN)?

Una rete neurale ricorrente è una classe di reti neurali artificiali in cui le connessioni tra i nodi formano un grafo diretto lungo una sequenza temporale. Ciò gli consente di esibire un comportamento dinamico temporale.

Derivati ​​da reti neurali feedforward , gli RNN possono utilizzare il loro stato interno (memoria) per elaborare sequenze di input a lunghezza variabile . Ciò li rende applicabili a attività come il riconoscimento della grafia non segmentato, connesso o il riconoscimento vocale. Le reti neurali ricorrenti sono teoricamente complete di Turing e possono eseguire programmi arbitrari per elaborare sequenze arbitrarie di input.


Reti neurali feed-forward

Una rete neurale feed-forward consente alle informazioni di fluire solo nella direzione in avanti, dai nodi di input , attraverso i livelli nascosti e ai nodi di output . Non ci sono cicli o loop nella rete .

Reti neurali feed-forward
Reti neurali feed-forward


Come funzionano le reti neurali ricorrenti?

In un RNN l'informazione scorre in un ciclo . Quando prende una decisione , considera l' input corrente e anche ciò che ha appreso dagli input ricevuti in precedenza . I loop in RNN assicurano che le informazioni siano conservate nella sua memoria .

In una rete neurale feed-forward , le informazioni possono spostarsi solo in una direzione . cioè, dal livello di input al livello nascosto e quindi al livello di output . È necessario notare che una volta che le informazioni passano, si spostano in una direzione diritta e nessun nodo viene toccato per la seconda volta.Tipi di reti neurali ricorrenti


Esistono quattro tipi di reti neurali ricorrenti :

  • Uno a uno

  • Uno a Molti

  • Molti a Uno

  • Molti a molti

Esistono quattro tipi di reti neurali ricorrenti
Esistono quattro tipi di reti neurali ricorrenti

Uno a Molti

Questo tipo di rete neurale è noto come Vanilla Neural Network . Viene utilizzato per problemi generali di apprendimento automatico, che ha un singolo input e un singolo output . Queste sono anche chiamate reti neurali semplici .


Uno a Molti

Questo tipo di rete neurale ha un ingresso singolo e più uscite. Un esempio è la didascalia dell'immagine .


Molti a Uno

Questo RNN prende una sequenza di input e genera un singolo output . L'analisi del sentimento è un buon esempio di questo tipo di rete in cui una determinata frase può essere classificata come espressione di sentimenti positivi o negativi .


Molti a molti

Questo RNN prende una sequenza di input e genera una sequenza di output . La traduzione automatica è uno degli esempi


Applicazioni delle Reti Neurali Ricorrenti

  • Generazione sottotitoli delle immagini

  • Previsione di serie temporali

  • Elaborazione del linguaggio naturale


Grazie mille per aver letto l'articolo, condividilo per supportarci.

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